YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）

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YOLO（You Only Look Once）是一种流行的对象检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发。YOLO于2015年推出，以其高速度和高精度迅速走红。

YOLOv2于2016年发布，通过合并批处理规范化、锚盒和维度集群来改进原始模型

2018年推出的YOLOv3使用更高效的骨干网络、多个锚点和空间金字塔池进一步增强了该模型的性能

YOLOv4于2020年发布，引入了Mosaic数据增强、新的无锚检测头和新的丢失功能等创新

YOLOv5进一步提高了模型的性能，并添加了超参数优化、集成实验跟踪和自动导出到流行导出格式等新功能

YOLOv6于2022年由美团开源，目前正在该公司的许多自动配送机器人中使用

YOLOv7在COCO关键点数据集上添加了额外的任务，如姿态估计

YOLOv8是Ultralytics公司推出的YOLO的最新版本。作为一款尖端、最先进的（SOTA）车型，YOLOv8在之前版本的成功基础上，引入了新的功能和改进，以增强性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全方位的视觉AI任务，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性允许用户在不同的应用程序和域中利用YOLOv8的功能

YOLOv8的新特性与可用模型

Ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。总而言之，ultralytics 开源库的两个主要优点是：

融合众多当前 SOTA 技术于一体

未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库。它被构建为 用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。

提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求

骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了

Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

Loss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略，并引入了 Distribution Focal Loss

训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度

YOLOv8 还高效灵活地支持多种导出格式，并且该模型可以在 CPU 和 GPU 上运行。YOLOv8 模型的每个类别中有五个模型用于检测、分割和分类。YOLOv8 Nano 是最快和最小的，而 YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x) 是其中最准确但最慢的。

如下是使用YOLOv8x做目标检测和实例分割模型的输出：

如何使用YOLOv8

Pip install the ultralytics package including all requirements in a Python>=3.7 environment with PyTorch>=1.7.

pip install ultralytics

YOLOv8可以通过yolo命令直接在命令行界面（CLI）中使用：

yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

yolo可以用于各种任务和模式，并接受额外的参数，即imgsz＝640。有关示例，请参阅YOLOv8 CLI文档。

YOLOv8 CLI文档：https://docs.ultralytics.com/usage/cli/

YOLOv8也可以直接在Python环境中使用，并接受与上面CLI示例中相同的参数：

from ultralytics import YOLO# Load a modelmodel = YOLO("yolov8n.yaml")  # build a new model from scratchmodel = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)# Use the modelmodel.train(data="coco128.yaml", epochs=3)  # train the modelmetrics = model.val()  # evaluate model performance on the validation setresults = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # predict on an imagesuccess = model.export(format="onnx")  # export the model to ONNX format

模型自动从最新的Ultralytics版本下载。有关更多示例，请参阅YOLOv8 Python文档。

https://docs.ultralytics.com/usage/python/

推理在笔记本电脑GTX1060 GPU上以接近105 FPS的速度运行。我们得到以下输出：（转自于 OpenCV与AI深度学习）

YOLOv8 Nano 模型在几帧中将猫混淆为狗。让我们使用 YOLOv8 Extra Large 模型对同一视频运行检测并检查输出：

yolo task=detect mode=predict model=yolov8x.pt source='input/video_3.mp4' show=True

Extra Large模型在GTX1060 GPU上的平均运行速度为 17 FPS。

实例分割的推理结果

使用YOLOv8 实例分割模型运行推理同样简单。我们只需要更改上面命令中的task和model名称。

yolo task=segment mode=predict model=yolov8x-seg.pt source='input/video_3.mp4' show=True

因为实例分割与对象检测相结合，所以这次的平均 FPS 约为 13。

分割图在输出中看起来非常干净。即使猫在最后几帧中躲在方块下，模型也能够检测并分割它。

图像分类推理结果

最后，由于YOLOv8已经提供了预训练的分类模型，让我们使用该yolov8x-cls模型对同一视频进行分类推理。这是存储库提供的最大分类模型。

yolo task=classify mode=predict model=yolov8x-cls.pt source='input/video_3.mp4' show=True

默认情况下，视频使用模型预测的前5个类进行注释。在没有任何后处理的情况下，注释直接匹配ImageNet类名。

案例

快速检测缺陷并提供重要的安全功能

计算机视觉可以取代生产线上容易出错的手动零件组装和质量检查。在车内，计算机视觉可以为重要的安全功能提供动力，如分心的驾驶员监控、检测车道偏离、识别其他车辆和行人以及读取交通信号。收集用于训练的图像和视频数据。将从车辆和生产线摄像头收集的视频和图像转换为数据，以建立您的计算机视觉模型。

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